適合Anthropic 的旗艦，用於長時間的寫程式代理，以及必須把判斷帶過多個步驟的工作。
每 100 萬 token · 目錄費率
輸入$4.00$3.60/M−10%
輸出$20.00$18.00/M−10%
// 跨供應商模型比較查看模型頁
Claude Opus 5.5vsGPT-6.1 Terra
GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 在 2026 年 10 月底發布的模型，發布說明把它的每次任務成本和 Claude Opus 5.5 並排。它們不是同一種產品。Opus 是團隊在寫程式代理必須把判斷帶過多個步驟時已經在用的旗艦。Terra 是新的較低費率，用於會重複的視覺檢查、表單和其他電腦使用步驟。本頁從 GPTProto 文字目錄為兩者標價。它不會從 OpenRouter 複製 token 價格，也不把一個公開指數當成贏家。
簡單來說：成本檢查從 GPT-6.1 Terra 開始。以即時 GPTProto 費率，它的輸入低 78%，輸出低 78%。刪除線數字是同一份目錄的供應商牌價。這段差距大到足以移走重複的呼叫。錯誤答案的成本高過 token 差額的呼叫留在 Opus，基準那一列只有兩邊分數都在時才讀。
查看模型頁
適合OpenAI 的 GPT-6.1 Terra，2026 年 10 月發布，用於較低目錄費率下的大量電腦使用和視覺任務。
每 100 萬 token · 目錄費率
輸入$1.00$0.80/M−20%
輸出$5.00$4.00/M−20%
// 並排比較
Claude Opus 5.5 與 GPT-6.1 Terra一眼看完。
GPTProto 價格是即時的文字對文字目錄費率。只有 OpenRouter 擷取為兩個模型都帶回時，延遲、上下文和基準才出現。
規格
Claude Opus 5.5
GPT-6.1 Terra
供應商
Claude
OpenAI
模型 ID
claude-opus-5-5
gpt-6.1-terra
可用性
98.6%
最近 7 天100%
自 10月27日 起有 1 天流量輸入
$3.60$4.00 官方牌價
$0.80$1.00 官方牌價
輸出
$18.00$20.00 官方牌價
$4.00$5.00 官方牌價
你省下
−10%相較目錄牌價
−20%相較目錄牌價
快取讀取
$0.18$0.20 官方牌價
$0.04$0.05 官方牌價
快取寫入
$4.50$5.00 官方牌價
$1.00$1.25 官方牌價
它擅長的地方
長時間的代理式寫程式、困難審查，以及開放式知識工作
token 費率是限制的重複視覺和電腦使用步驟
最適合的第一次測試
在大型程式庫裡盯住同一項任務的寫程式代理
帶截圖、表單或可核對結果的大量步驟
上架時間
2026年9月
2026年10月
API 用法
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-terra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'價格來自 GPTProto 目錄，每 100 萬 token。OpenRouter 數字抓取於 2026年10月20日。不是 GPTProto SLA。
// 價格比較
旗艦費率對上新的。
在即時 GPTProto 文字費率上，GPT-6.1 Terra 是每 100 萬輸入 token $0.80、每 100 萬輸出 token $4.00。Claude Opus 5.5 是 $3.60 和 $18.00。存在旁邊的供應商牌價是 $1.00/$5.00 的 GPT-6.1 Terra，以及 $4.00/$20.00 的 Claude Opus 5.5。GPT-6.1 Terra 的輸入低 78%、輸出低 78%，所以回覆變長時，較便宜的模型不會反轉。
一次有 10,000 個未快取輸入 token 和 1,000 個輸出 token 的請求，這些 GPTProto 費率大約是 $0.012 的 GPT-6.1 Terra，以及 $0.054 的 Claude Opus 5.5。這個示例只含輸入加輸出。快取讀取、快取寫入、工具呼叫和重試另計。這段差距很大，第二次嘗試仍不會自動把它抹掉。重試仍要算進去。
OpenAI 的發布說明也比較每次完成任務的成本，不只是 token 費率。本頁不重複那個數字。模型若寫出較少 token，或需要較少重試，帳單往哪一邊都可能變。為正式路由編預算前，先查看即時的 Claude Opus 5.5 和 GPT-6.1 Terra 頁面。這份比較讀的是那些頁面用的同一份目錄。它不會從 OpenRouter 複製價格。
// 節省計算機
用你自己的數字算。不是我們的。
把你預期的輸入和輸出 token 乘上即時 GPTProto 費率。然後跑一組真實測試。有用的預算要包含快取、工具、重試，以及每個模型正確完成的請求比例。
計價模型
百萬 token
百萬 token
一年你留下
$1,080
每月運行成本官方GPTProto省下
輸入$200$160$40
輸出$250$200$50
每年$5,400$4,320$1,080
只有輸入和輸出 token，用本頁載入的目錄費率。快取、工具和重試另計。
// 儲值一個餘額。
一個餘額。
兩個模型。
用同一個 GPTProto 餘額測試 Claude Opus 5.5 和 GPT-6.1 Terra，費率以它們的模型頁為準。
$15
原額入帳 · 無贈送
用來開始。適合測試端點和試用新模型。
最多人選擇
$100
+4% 贈送額度
適合個人開發，以及準備上線的小型專案。
省最多 · +6%
$1,000
+6% 贈送額度
適合跑正式工作負載的團隊。贈送金會加在已經打折的模型價格上。
Claude Opus 5.5 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $480 — 尚未計入贈送金。
// 結論
哪個模型適合你最常打的呼叫？
用你已經能描述其失敗模式的模型。
Claude Opus 5.5claude-opus-5-5
判斷必須守住時選 Opus 5.5
- 長時間的寫程式代理、困難審查，以及漏掉一步的成本高過 token 差距的開放式工作，用 Opus。
- 不要把單一智力指數當成決定。這一對的公開比較會隨努力設定改變，而且表格只顯示擷取為兩個模型都帶回的那個配置。
- 量測你自己的提示。本頁的延遲數字是 OpenRouter 供應商中位數，不是對你這條路由的承諾。
GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra
呼叫會重複時選 GPT-6.1 Terra
- 有清楚終點的視覺檢查、填表和其他電腦使用步驟用 Terra，尤其是呼叫會重複時。列出的輸入費率是 78% 低於 Claude Opus 5.5，輸出費率則低 78%。
- 在你算進重試之前，較低的 token 費率並不是較低的每次完成任務成本。用你給 Opus 的同一組來跑。
- 不要只憑視窗大小選 Terra，或拒絕它。兩邊長度都在表格上時，用上下文那一列。
按步驟分流，而不是按品牌
把重複的視覺和電腦使用步驟交給 GPTProto 費率較低的模型，並把 Opus 留在你的評分器已經偏好它的長時間步驟上。寫下切換何時改變結果。兩個模型都在同一個 GPTProto 餘額上，所以分流只是改模型名稱。
// 上下文與輸出
顯示視窗只有兩邊都有一個時。
OpenAI 的發布說明把 Terra 描述成百萬 token 級的模型。這張表只用擷取到的長度。較大的視窗是長提示的空間，不是較低的輸入費率。
// 怎麼做決定
把重複的步驟拆開和困難的那一步分開。
不要因為 token 費率較低就把 Opus 路由移到 Terra，也不要因為它是旗艦就把每一次呼叫都留在 Opus。把你已經在跑的呼叫拿來拆開。一組是有清楚終點的視覺檢查、表單或其他電腦使用步驟。另一組是錯誤變更代價很高的寫程式或審查步驟。把相同的指示、工具和評分器送給兩者。記錄任務成功、token 總量、重試，以及到最後一個 token 的時間。要留下的數字是每次成功任務的成本。
// 開始使用
用同一個餘額試用兩者選定預設之前。
每個模型頁都有目前費率、API 示例和 Playground。跑你自己的提示，然後留下在品質、延遲和預算上勝出的分流規則。若想在同一組測試裡放進第三個候選，瀏覽模型目錄。
// 常見問題
Opus 5.5 與 GPT-6.1 Terra。直接回答。
01在 GPTProto 上，GPT-6.1 Terra 比 Claude Opus 5.5 便宜嗎？
以即時 GPTProto 費率來說，是。Terra 是每 100 萬 token 輸入 $0.80、輸出 $4.00，Opus 是 $3.60 和 $18.00。也就是輸入少 78%、輸出少 78%。目錄裡的供應商牌價是 $4.00/$20.00 的 Claude Opus 5.5，以及 $1.00/$5.00 的 GPT-6.1 Terra。快取和重試會改變整張帳單。
02Terra 能取代 Opus 嗎？
不能當成預設。OpenAI 的發布說明和 Artificial Analysis 的比較，在 token 價格上把 Terra 放在遠低於 Opus 的位置，仍把較難的寫程式和代理任務留給旗艦。先移重複、可核對的步驟。失敗嘗試代價高的地方留著 Opus。
03哪個模型智力更高？
本頁不裁定這個。2026 年 10 月的文章，包括 Artificial Analysis，在它們展示的設定上公布 Opus 高於 Terra 的智力指數，而且那些設定不是同一個努力等級。只有 OpenRouter 擷取對兩個模型都有分數時，智力那一列才出現。用它來篩候選，然後測試你自己的任務。
04哪一個回應更快？
看延遲和吞吐量這兩列。它們是 OpenRouter 供應商 p50 的中位數，抓取日期寫在表格註記裡。它們不是 GPTProto 的延遲目標。短對話在意延遲。長的完成在意吞吐量。
05它們接受相同的上下文視窗嗎？
看上下文那一列。只有兩個模型都有長度時它才出現。把較大的視窗當成長請求的空間，並在你將送出的長度上測試品質。不要只憑視窗大小選任一模型。
06這些是 OpenRouter 的價格嗎？
不是。這些美元金額是 GPTProto 文字對文字場景的目錄費率，包含目錄存在旁邊的供應商牌價。OpenRouter 是延遲、吞吐量、上下文、輸出上限和 Artificial Analysis 分數的來源，每一項都標了抓取時間。
07我可以透過 GPTProto 呼叫兩者嗎？
可以。Claude Opus 5.5 和 GPT-6.1 Terra 各自有模型頁，含價格、API 示例和 Playground。切換模型就是在同一個餘額上改模型名稱。
// 使用者怎麼說
不要只聽我們說。聽聽他們的。
這些是真實公開帳號的貼文。這裡沒有編造的內容。
BL#Routing
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.
K
#Cost
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.
SN
#Video
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
CF
#Video
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.
Z
#Creative
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
MO#Integration
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
OB#Resilience
obxsurfer06
Reddit · r/singularity
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.
AL
#Models
Alice The Ai Expert
X (Twitter) · @AliceInfoAi
I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
EB#DevOps
EntireBig7258
Reddit · r/LLMDevs
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.
AL
#Video
Alamin
X (Twitter) · @iam_chonchol
I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.
F
#Workflow
Fokki
X (Twitter) · @0x_fokki
GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
FA#Apps
FormalAd4696
Reddit · r/SillyTavernAI
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
AF#Teams
Any-Farm-1033
Reddit · r/EngineeringManagers
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
// 來自部落格
查看全部文章 →AI 模型指南。實用的 API 教學。
比較模型、了解 API 設定，以及圖像和影片在實際專案裡的做法。
// 開始
你的下一個 1 億 token不必按原價付費。
在瀏覽器裡做圖像和影片，或用一把 API 金鑰把文字、圖像、影片模型接進應用。也可以查看指定模型的折扣。
- ✓相容 OpenAI
- ✓200 多個模型
- ✓比官方低 10–30%
- ✓高可用，自動容錯
✓已複製到剪貼簿